【HALCON】gray_skeleton 関数について - グレースケール画像のスケルトン化処理

HALCONのgray_skeleton関数は、グレースケール画像に対してスケルトン化（細線化）処理を行うためのツールです。この処理により、画像内の対象物の形状を細線化してその構造を簡略化し、特徴を抽出できます。スケルトン化は、パターン認識や物体検出、形状解析などで利用され、画像内の重要な構造や形状を明確にします。

gray_skeleton 関数の概要

gray_skeleton関数は、グレースケール画像内の対象物をスケルトン化し、その形状や構造を細線化します。スケルトン化とは、画像内の対象物の中心線を抽出する手法で、形状や構造を単純化し、特徴抽出に役立ちます。この処理は、画像内の複雑な形状を簡素化して解析しやすくするために使用されます。

使用方法

基本的な構文は以下の通りです。

gray_skeleton(Image, SkeletonImage)

• Image
  入力となるグレースケール画像。
• SkeletonImage
  スケルトン化処理後の画像が格納される変数。

具体例

以下に、gray_skeleton関数を使用してグレースケール画像にスケルトン化処理を適用する例を示します。

* グレースケール画像を読み込む
read_image(Image, 'example.png')

* スケルトン化処理を適用
gray_skeleton(Image, SkeletonImage)

* 結果を表示
disp_obj(SkeletonImage, WindowHandle)

この例では、グレースケール画像にスケルトン化処理を適用し、対象物の中心線を抽出して表示しています。この処理により、画像内の形状が簡略化され、構造の解析が容易になります。

応用例

gray_skeleton関数は、次のようなシナリオで特に有用です。

• パターン認識
  対象物の形状を細線化することで、そのパターンや構造を認識しやすくします。
• 物体検出
  物体の中心線を抽出して、形状や位置の検出を行います。
• 形状解析
  画像内の複雑な形状を簡略化して解析し、形状の特徴をより効率的に抽出します。

まとめ

HALCONのgray_skeleton関数は、グレースケール画像に対してスケルトン化処理を行い、画像内の対象物の形状や構造を簡略化するための強力なツールです。この処理を使用することで、形状解析や物体検出、パターン認識など、さまざまな画像解析タスクに役立てることができます。